Python 2.6.7
Window10 X64
Git 2.10
前言
到处找啊找啊找啊找好用的分类器，抓到xgboost，听说表现比GBDT好，那我还玩什么GBDT。。。搞起
实测可用安装教程
windows 新版xgboost Python包安装教程 win10 64
亲测是可以完成安装的请大家可以看看，但是排版有点难受是不是，恩，我也觉的，哈哈，能安上就不错啦，还挑剔！还有一个也是可以成功安装的，记得他只是编译好了而已，还差最后一步，就是使用python setup.py install来安装xgboost而已，所以可以参考
@faithefeng--在python中安装xgBoost（win64+anaconda）
另外附赠官方安装教程，英语好可以看看
踩过的坑
如果你看到上面就安装成功了，那没必要往下看了，这里是实习司机翻车的历程(掩面哭)
1. 这个包我都下不下来，还tm怎么下一步？
我相信很多小伙伴下包的时候很麻烦是不是，各种限制，虽然不算是翻墙，但是网速有时候卡的一比啊，所以我直接把所有要用的包(git+wingw64)下好上传了，需要的可以直接下载Git-2.10.2-64-bit.exe 下载和mingw64下载
2. 'cp'，'alias'等等 不是内部或外部命令，也不是可运行的程序
错了！！！这个，我真的折腾好久，因为一篇博客的误导，导致我一直在找我自己系统的问题，cp是linux的命令，复制文件用的，在win上一直是copy啊，然后一堆乱找，坑爹！这个命令不是在cmd上输入的！！！！这是在git bash上输入的！！！注意看清楚是在哪里输入命令，这次安装都不用cmd！！！这哥们也同样遇到这个问题
3. 不是git下来的包，咋的不能用呢？
以前我怕麻烦，直接下的zip，解压，安装setup.py完事，这次不行了，需要先编译啥的，所以推荐你最好是用git来获取github上最新的xgboost包，然后按照教程一步步走就可以了。所以事实上，你只需要git就可以了，当然还要个wingw64。
4. 使用Cygwin代替git bash怎么失败。
为了生命安全，请远离Cygwin，你的成功几率会上身百分之百。
5. no model name 'xgboost'
如果你按照@faithefeng--在python中安装xgBoost（win64+anaconda）来安装的，编译什么的一切正常，ok，你只是差最后一步，就是和普通的安装第三方包一样的步骤：
先进入xgboost路径下的python-package
然后cd python-package
再然后python setup.py install
测试xgboost栗子
为了检验是不是装完了，可以直接看看
import xgboost可不可以用，为了显示其强大的分类能力，我以一个xgboost的多分类栗子来结束这次折腾半天的安装之旅，至于怎么调参就不是这篇要讨论的了。注意跑下列栗子你还需要下载一个数据集dermatology.data数据集下载，然后放在你的文件路径下或者自己改下路径
#! /usr/bin/python
import numpy as np
import xgboost as xgb
# label need to be 0 to num_class -1
data = np.loadtxt('./dermatology.data', delimiter=',',converters={33: lambda x:int(x == '?'), 34: lambda x:int(x)-1 } )
sz = data.shape
train = data[:int(sz[0] * 0.7), :]
test = data[int(sz[0] * 0.7):, :]
train_X = train[:,0:33]
train_Y = train[:, 34]
test_X = test[:,0:33]
test_Y = test[:, 34]
xg_train = xgb.DMatrix( train_X, label=train_Y)
xg_test = xgb.DMatrix(test_X, label=test_Y)
# setup parameters for xgboost
param = {}
# use softmax multi-class classification
param['objective'] = 'multi:softmax'
# scale weight of positive examples
param['eta'] = 0.1
param['max_depth'] = 6
param['silent'] = 1
param['nthread'] = 4
param['num_class'] = 6
watchlist = [ (xg_train,'train'), (xg_test, 'test') ]
num_round = 5
bst = xgb.train(param, xg_train, num_round, watchlist );
# get prediction
pred = bst.predict( xg_test );
print ('predicting, classification error=%f' % (sum( int(pred[i]) != test_Y[i] for i in range(len(test_Y))) / float(len(test_Y)) ))
# do the same thing again, but output probabilities
param['objective'] = 'multi:softprob'
bst = xgb.train(param, xg_train, num_round, watchlist );
# Note: this convention has been changed since xgboost-unity
# get prediction, this is in 1D array, need reshape to (ndata, nclass)
yprob = bst.predict( xg_test ).reshape( test_Y.shape[0], 6 )
ylabel = np.argmax(yprob, axis=1)
print ('predicting, classification error=%f' % (sum( int(ylabel[i]) != test_Y[i] for i in range(len(test_Y))) / float(len(test_Y)) ))
运算结果如下，说明你搞定了xgboost。。。。才怪嘞！这才安好包了而已！
[0] train-merror:0.011719 test-merror:0.127273
[1] train-merror:0.015625 test-merror:0.127273
[2] train-merror:0.011719 test-merror:0.109091
[3] train-merror:0.007812 test-merror:0.081818
[4] train-merror:0.007812 test-merror:0.090909
predicting, classification error=0.090909
[0] train-merror:0.011719 test-merror:0.127273
[1] train-merror:0.015625 test-merror:0.127273
[2] train-merror:0.011719 test-merror:0.109091
[3] train-merror:0.007812 test-merror:0.081818
[4] train-merror:0.007812 test-merror:0.090909
predicting, classification error=0.090909
BTW如果你是Ubuntu系统
恭喜你，中奖啦，直接在cmd下输入
pip install xgboost就可以啦，亲测可用哦，但是在CentOS上不行，我也母鸡。
致谢
@ ychanmy--windows 新版xgboost Python包安装教程 win10 64
@faithefeng--在python中安装xgBoost（win64+anaconda）
@官方安装教程
